面向图像中网状结构体分割的有偏随机游走算法研究

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图像中的网状结构体泛指二维图像中纵横交错并相互连接的线条状结构集合,在医学、遥感、显微等领域中广泛存在。网状结构目标的自动提取对各个研究领域如医学自动诊断、地理地图绘制等都具有重要意义。网状结构体的研究难点之一在于网状结构断裂的问题,目前连接断裂的主流方法往往会改变原始网状结构体的形态。结合随机游走算法的群体趋势性、个体随机性的综合优势,本文以有偏随机游走为基础理论,结合物理学引力模型改善游走者驱动模型,连接网状结构目标分割结果的断裂区域。本文的主要贡献包括:1)提出引力偏向随机游走模型对网状结构体进行研究。在物理学万有引力的启发下,调整游走者的驱动模型为引力模型,即范围内种子点对游走者具有一定的引力作用效果,以增大个体游走者在断裂区域方向的转移概率。在群体游走者的综合作用下,宏观游走路径呈网状结构形态,并概率连接断裂区域。实验证明,对常见断裂问题,所提算法具有相应的连接能力,且相比其他算法保留了网状结构的原始形态。2)从驱动力模型和运动模型两个角度调整游走者的运动状态,使得游走者运动路径更接近网状结构目标的线型分支结构。(1)断裂的连接主要依据远处的种子点引力效果,因此调整驱动力为远趋力,令引力的大小与距离成正比。游走者于网状结构中心线附近达到法向力平衡状态,驱使游走者集中于网状结构中心线区域附近,进行线型路径游走;(2)以中心线作为游走者的约束信息,增强游走者靠近中心线方向的转移概率,抑制游走者逃离中心线方向的转移概率,群体游走者综合作用下,宏观游走路径表现为线型路径。实验证明所提出的方案能驱使游走者达成线型路径游走状态。线型路径游走模型不仅降低了算法的时间复杂度,而且对一部分复杂的断裂情况也有一定的连接能力。
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